随着数据采集技术的发展,获取数据的方式越来越多样化,所得到数据通常具有多个视图,从而形成多视图数据。如何高效利用多视图数据所包含的信息进行学习是多视图学习的研究目标。为了更好地利用多视图数据,促进多视图学习在实际中的应用,必须要考虑多变量相关性。针对单视图数据的多变量相关性问题,本文基于单输入单输出的矩阵信息通道,提出了多变量输入的张量信息通道,该通道可以研究多变量如何共享信息,与矩阵信息通道相比,张量信息通道在解决实际问题时更有效。此外,本文将信息瓶颈算法推广到张量信息瓶颈算法,相应的实验表明,该方法在对多变量进行压缩时有较好的性能,解决了矩阵信息通道方法效率低下的问题,特别是在输出变量依赖于多个输入变量的情况下。作为多视图学习中的经典算法,多视图降维算法受到许多研究学者的关注。然而,现有的一些算法,忽略了只有同时探索所有特征才能发现的高阶统计量（相关信息）。另外,目前的典型相关分析方法只考虑了多变量间的线性关系,对于变量间的非线性关系只能使用核函数。故针对上述问题,本文提出了一种基于互信息矩阵分析和张量典型相关分析（TCCA）的互信息张量分析（MITA）方法,该方法通过分析不同视图的互信息张量,来处理任意数量视图数据的线性或非线性相互作用。MITA的目标是直接最大化多个视图的典型相关性,该问题等价于找到数据互信息张量的最佳秩-1近似,这可以用交替最小二乘（ALS）有效地解决。通过攻击网络流量预测、广告分类和生物特征结构预测多视图降维实验,证明了该方法的有效性,特别是在低维子空间的情况下。